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完整的变形监测数据是评估大坝运行状态的前提条件,数据缺失将给相关分析带来很大难度。为此,提出了基于随机森林(RF)算法对不同尺度变形分量信息提取缺失值的处理方法。首先,将待处理测点和相似变形测点监测数据变换为不同尺度的分量;然后,以待处理测点各分量为因变量,使用RF法从其他测点分量中提取对其影响显著的分量,记为一组样本,依次提取直至完成所有分量的信息提取;最后,对得到的样本组构建BP模型,并组合得到原始变形缺失数据补全结果。经实例分析可知,相比于其他方法,基于随机森林算法的缺失数据处理方法的变形补全结果更准确,在大坝变形缺失值补全中有明显优势。该方法可为坝工领域其他缺失监测量的处理方法提供参考。 相似文献
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针对蛙跳算法局部搜索能力较弱,容易陷入早熟收敛的现象,提出了一种改进的混合蛙跳算法。新算法对子群中每只新青蛙个体引入了随机扰动,并让子群内每只青蛙个体都参与产生新个体,充分利用每只青蛙个体的信息,增加了种群的多样性,提升算法的全局寻优能力,从而避免算法陷入局部收敛。实验表明,改进的混合蛙跳算法有效避免算法陷入局部收敛,提升了算法的收敛精度。 相似文献
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文章以成都卷烟厂的香料厨房自动化配料工艺系统为例,阐述了在RsView32中实现实时数据报表的关键技术,并针对MES系统实施过程中香料厨房的数据调度问题提出了解决方案。文章还给出了香料厨房自动化生产的数据管理技术。 相似文献
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